人工智能是一门什么学科(人工智能是什么学科的)
人工智能是一门什么学科(人工智能是什么学科的)作者：投稿发布时间：2022-11-1307:56:31浏览：50
人工智能属于什么学科门类属于工学门类电子信息类专业。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能专业解读
培养目标
以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。
是什么
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。
学什么
《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。
人工智能专业属于什么学科人工智能是一门新兴的高尖端学科，属于社会科学与自然科学的交叉学科，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。
人工智能研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域包含机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
人工智能属于什么专业随着社会不断发展，人工智能这类新兴专业也受到人们的普遍关注，那你知道人工智能属于什么专业吗?下面是我为大家收集的关于人工智能属于什么专业，希望可以帮助大家。
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人工智能属于什么专业
目前属于计算机专业，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
什么是人工智能专业
人工智能，即AI(ArTIficialIntelligence)，是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。
AI需要非常广泛的知识面和训练，学AI的学生要做好思想准备的是，你们不仅需要CS的雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识才能在未来的发展更顺利。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。所以AI的申请者不是以单纯地成为IT人为目的的，而是要拥有丰富的知识量和技能的，未来多是冲着做researcher而去的。
人工智能专业要学些什么
1.学科基础课
程序设计基础、数据结构、人工智能导论、机器学习、计算机视觉、自然语言处理.....
2.专业基础课
自动规划、概率图模型、强化学习、神经网络、深度学习...
这样一门“引领未来”的学科，却面临着较大的人才缺口。据计算，我国当前人工智能领域还缺30万人才，这或许是高校争相开设该专业的原因之一。
人工智能专业毕业去向
就业方向非常广泛，未来几乎科研涉及各个领域，及所有行业，从科研机构、工程开发、机器人、计算机、电气自动化到工业、农业、交通、医疗、通讯等行业，可以说无所不及。
目前人工智能专业本专科都
人工智能专业就业方向有哪些
1、搜索方向，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向;
2、计算机视觉和模式识别方向，其应用领域包括智能办公、智能交通、智慧城市等等;
3、医学图像处理，医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术。
4、无人驾驶领域，是人工智能重点应用领域之一;
5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。
人工智能专业掌握的知识能力
1.掌握数学、物理、计算机等方面的基本理论和基本知识;
2.掌握计算机科学与技术等方面的基本理论、基本知识和基本技能与方法;
3.了解相近专业的一般原理和知识;
4.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;
5.具有一定的技术设计，归纳、整理、分析实验结果，撰写论文，参与学术交流的能力。
有学校设有相关专业招生，是个非常有前景的专业。
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人工智能是什么专业人工智能
就业方向：科学研究，工程开发。计算机方向。软件工程。应用数学。电气自动化。通信。机械制造
人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
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人工智能涉及的学科人工智能涉及哪些学科？计算机类自动化类数学专业领域类心理学和哲学学习人工智能为什么要会心理学知识？哲学和人工智能有什么关系？其他人工智能涉及哪些学科？人工智能相关学科有很多，看看你的知识储备够不够！需要补充哪些方面？
计算机类首先，人工智能是计算机科学中的一个分支，所以对应的计算机科学、计算机基础知识、编程语言、互联网知识、物联网知识、软件工程、信息安全等是必备的。
自动化类其次，人工智能的目标是实现辅助人类智慧、部分代替人类智能、扩展人类智能，所以还会涉及自动化、机器学习、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程、信息与计算科学。
数学然后，人工智能需要处理大量的数据，所以数学和逻辑思维也很重要，高数、数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术等。
专业领域类另外，除了一些通用的学科，面对不同的领域，还要学习不同的学科，如：通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、自然语言处理、电磁度场与无线技术、电子信息科学与技术、电波传播与天线、集成电路设计与集成系统、轨道交通信号与控制。
心理学和哲学除了计算机知识，心理学和哲学也是必学的学科。
学习人工智能为什么要会心理学知识？试想一下人工智能模仿的是人类的什么？是人类的智慧。人类的智慧由什么产生？人的思想、知识、记忆、创造力。而这一切皆由人的大脑控制。而心理学其实是大脑活动后的一种产物，所以要想让一台计算机真正拥有人类智慧，必须了解人类的心理活动和思考方式。与其说人工智能是在模仿人类智慧，不如说人工智能是在模仿人类思维。只有当人工智能可以像人类一样思考、分析问题、拥有人类的喜怒哀乐，才能算得上是真正的人工智能。
哲学和人工智能有什么关系？说到人工智能中的哲学问题，不得不提著名的图灵测试。图灵测试是由阿兰·麦席森·图灵在1950年的一篇论文《计算机器与智能》中提出的。图灵是英国著名的数学家和逻辑学家，被称为计算机科学之父、人工智能之父，是计算机逻辑的奠基者。图灵测试说的是，一个人和一台机器，在人类不知道对面是机器的情况下对他提问，以此来判断对面的是人类还是机器。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。从哲学层面来说，如果一台机器通过了图灵测试，那么它真的能被称之为和人类一样有智慧吗？判定一台机器有智慧的标准或者说是界限到底是什么？在实际应用中，哲学在人工智能上也起到了很多决定性的作用。比如一台人工智能机器，在面对文化、信仰、法律都不同的日本人和阿拉伯人，一个可能说这台机器非常智能，一个可能说并不智能，达不到想要的、或做的不对。那么这时，这台机器能不能被称之为是一台人工智能机器？在人工智能发展上，有很多关于类似的哲学问题。仅仅是“智能”二字，在哲学上都有很多的争议。比如，智能的含义到底要怎么去定义？达到什么样的界定才能称之为智能？在这里，我给自己留一个作业，等以后我积累了更多的知识，再和大家讨论关于“人工智能与哲学之间的关系”的问题。
其他除了上面提到的学科，还有认知科学、神经生理学、信息论、控制论、不定性论等。因为人工智能属于跨学科的技术，所以想要学习人工智能，不仅要知道人工智能的基本知识，还要确定研究的方向，朝着既定的目标前进，才不至于在人工智能的学习道路上走岔了。
人工智能：拓展人类智慧的边界
制造智能机器是人类长久以来伟大的梦想。但时至今日，机器智能和人类智能之间还存在无法跨越的界限。年初至今，ChatGPT无疑是最火的话题之一，它所展现出的语言合成、图像生成、内容推荐等能力令人惊叹，甚至有人认为ChatGPT是通用人工智能的奇点，人类又站在了一个重要的“十字路口”。
2023年高考即将拉开帷幕，在近几年高校新增专业中，人工智能专业可谓妥妥的“爆款”。让我们跟随西安交通大学人工智能学院副院长魏平教授、中国科学院大学人工智能学院副院长肖俊教授，一起来了解这个“火爆”的专业。
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目录一、专业解析二、专业与就业三、报考指南 回顶部一、专业解析研制智能机器人工智能问世几十年，但对其定义仍然仁者见仁，智者见智。据中国科学院大学人工智能学院副院长肖俊教授介绍：“人工智能其实到现在并没有公认且统一的定义，但其目的和研究内容还是基本一致的，其目的是探索智能的本质，研制具有类人智能的智能机器，其研究内容是能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统。因此，人工智能专业也就是研究使机器模拟、延伸和扩展人的智能的学科和专业。”
“人工智能的目标是让机器拥有像人一样甚至超越人的智能，从而让机器为人类服务、造福人类和社会。”西安交通大学人工智能学院副院长魏平教授说：“人工智能专业是一门多学科交叉的新兴学科，深度融合自动化、计算机、电子信息、通信、数学统计等各专业领域的知识，旨在培养扎实掌握人工智能基础理论、基本方法和应用技术，未来能在我国人工智能科学与技术产业发展中发挥作用的优秀人才。”
智能科学与技术和人工智能肖俊教授介绍：“近年来人工智能技术取得了很大的进步，并已经逐渐形成了一门独立的交叉学科——智能科学与技术。”
智能科学技术本科教育的开端，可以追溯到2003年北京大学智能科学与技术专业的建立。在教育部公布的2022年版《普通高等学校本科专业目录》中，智能科学与技术专业为“特设”专业，放在计算机类专业之下，可授予理学和工学学位。
2018年，“人工智能”专业首次出现在教育部新增审批本科专业名单中，在新版《普通高等学校本科专业目录》中，人工智能专业放在电子信息类专业之下，授予工学学位。
人工智能专业和智能科学与技术专业有何区别？肖俊教授说：“从专业知识结构来看，两者基本是一样的，没有本质区别，只是说法不同。从学科的角度来讲，智能科学与技术是一级学科名称，人工智能可以看做是专业名称。”
人工智能专业教什么？人工智能专业的专业核心课程体系包括人工智能概论、认知科学、机器学习、模式识别、深度学习、知识工程、数据挖掘、物联网等系列课程。不同层次和类型的高校，人工智能专业培养体系也不尽相同。
以西安交通大学为例，本科阶段课程设置八大课程群，共包含37门课程，其中必修25门、选修12门。此外，还特设了“专业综合性实验”课程群，培养学生综合运用所学知识动手解决实际问题的能力。基础课程包含了数学分析、线性代数与解析几何、计算机科学与人工智能的数学基础、概率统计与随机过程、博弈论、信息论、大学物理、电子技术与系统、数字信号处理、现代控制工程，计算机相关的课程包含了计算机程序设计、数据结构与算法、计算机体系结构等，人工智能核心课程包含了计算机视觉与模式识别、自然语言处理、机器学习、强化学习与自然计算、机器人学等。
中国科学院大学人工智能专业的本科生，除常规的数理基础课程外，所学习的课程还包括数学与统计学基础（离散数学、人工智能的数学基础）、工程科学基础（电路分析基础、信号与系统、数字电路、自动控制原理）、计算机科学基础（理论计算机科学、数据结构与算法）、人工智能核心课（人工智能原理、模式识别与机器学习、认知神经科学、复杂系统决策智能）和人工智能伦理课等专业必修课；以及按不同方向划分的专业选修课，专业方向包括：人工智能基础、模式识别与机器感知、语言与知识处理、智能机器人以及人工智能交叉学科等；此外，还有人工智能科研实践课程。
回顶部二、专业与就业国以才兴“20世纪50年代初，图灵发表论文《计算机器与智能》并提出了图灵测试的概念，标志着人工智能的诞生。1956年达特茅斯会议第一次确立了名词‘人工智能’，自此人工智能很快成为一个新兴的研究领域。进入21世纪特别是2010年后，随着大数据、高算力、云计算以及神经网络等技术的巨大进步，人工智能进入了新的发展高潮。世界各国均高度重视人工智能的发展，陆续出台人工智能相关战略和政策，加快人工智能技术和产业发展。”西安交通大学人工智能学院副院长魏平教授这样为我们介绍人工智能专业的发展背景。
近年来，布局发展人工智能已经成为世界许多国家的共识与行动。中国高度重视人工智能的发展，习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。
2017年7月，国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》，将我国人工智能技术与产业的发展上升为国家重大发展战略，提出要“完善人工智能教育体系”。2018年4月教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,明确提出了设立人工智能专业、推动人工智能领域一级学科建设、建立人工智能学院以及完善人工智能领域人才培养体系等重要任务。
业以才立据人力资源和社会保障部统计，全球人工智能人才储备中，中国只占5%左右，人工智能人才缺口超过500万人，供求比例为1：10。人社部发布的《新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》中显示，人工智能企业可划分为基础层、技术层和应用层。基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语言、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。
人工智能工程技术人员主要工作任务：
1.分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；
2.研究、开发、应用人工智能指令、算法；
3.规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；
4.研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术；
5.设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；
6.设计、开发人工智能系统解决方案。
上述分析报告指出，人工智能行业的高薪主要分布在京津、长三角、珠三角及部分内陆省会城市。北京、上海、深圳及杭州的薪水位列第一方阵，月薪在1.8万左右；苏州、南京、广州及厦门位列第二方阵，月薪在1.4万左右；其他沿海及内陆省会城市，如成都、重庆、长沙及济南等位于第三方阵，月薪在1.3万左右。热门职位中，深度学习算法工程师月薪可以达到2.2万，职位量方面，算法工程师需求遥遥领先。
回顶部三、报考指南生源呈现三大特点近年来，人工智能专业人才培养规模持续扩大，可谓妥妥的“爆款”。从生源情况看，人工智能专业报考呈现三个特征：一是录取分数线高，如浙江大学人工智能专业，近两年在浙江省的录取分数段排名都是在全省前300名左右；西安电子科技大学人工智能专业本科招生的计算机类新工科实验班，近两年在陕西省的录取平均分不低于610分。二是专业兴趣高，在近期北京举办的高招咨询会活动中，很多考生对人工智能专业的展现出了强烈的兴趣，学生最感兴趣的方向是机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。三是继续深造意愿强，大部分学生和家长都表示会在本科毕业后选择继续深造。
新增数量最多的专业之一2018年教育部批准设立人工智能本科专业。经过四轮增开，截止2023年共有499所高校（2018年审批首批35个本科专业点，2019年备案180个，2020年为130个，2021年和2022年分别备案95个和59个）经批准备案设置人工智能本科专业，为近年来新增开设数量最多的专业之一。
不完全统计，全国已有40多所高校成立了独立的人工智能学院。不同高校人工智能专业培养体系不尽相同。例如，依托所在高校计算机学院或数学学院派生发展起来的高校，侧重于架构和算法；依托自动化学院、电子信息学院或交叉组合的人工智能学院，侧重于智能控制和机器人、信息处理和模式识别等特色应用方向。很多高校结合自身学科建设的特色和基础开展人工智能专业的培养，实力较强的代表院校如清华大学、北京大学、中国科学院大学、南京大学、西安交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、西安电子科技大学等。
各具特色的人工智能清华大学2019年成立人工智能学堂班（简称“智班”）并招生，与计算机科学与技术系、软件学院等诸多院系保持紧密合作，以广基础、重交叉的培养模式，深化学生对人工智能的理解。
北京大学2021年12月正式成立智能学院，通过整合原智能科学系、王选计算研究所和人工智能研究院的力量，将“智能科学与技术”纳入北京大学“双一流”建设学科。分别依托元培学院和信息学院，打造了“北大通班”、“北大智班”两个旗舰班。
中国科学院大学人工智能学院成立于2017年5月，是我国人工智能领域首个全面开展教学和科研工作的学院。人工智能本科专业依托中国科学院自动化研究所开展教学和培养工作，因此具有非常强的师资力量和非常好科研条件及环境，重在培养人工智能领域的科技领军人才。
南京大学于2018年成立人工智能学院，人工智能专业从计算机学科长期发展孕育，依托南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，形成了一支以周志华教授为首的在人工智能领域具有国际影响力的优势团队，并结合南京大学文理工医学科形成交叉优势，开展人工智能本科专业人才培养。
西安交通大学人工智能专业由我国人工智能权威专家、中国工程院院士郑南宁教授于2017年领衔创办，2018年开始招生并于2019年获教育部首批“人工智能”本科新专业建设资格，2019年成立人工智能学院。专业依托人机混合增强智能全国重点实验室、视觉信息与应用国家工程研究中心、认知科学与工程国际研究中心等教学研究机构，秉承和发扬1986年在国内最早成立的人工智能专职研究机构“人工智能与机器人研究所”发展过程中形成的独特的科研和人才培养优势，开展人工智能专业人才培养工作。
哈尔滨工业大学人工智能专业凝聚了哈工大计算机学科人六十余年专业发展的结晶，于2019年由教育部批准建立，2021年黑龙江省教育厅批准为省级一流专业建设点。人工智能专业独具特色，服务国防、服务航天，并逐渐支撑了哈工大声、图、文、特色的计算机学科。
浙江大学设置工科实验班（竺可桢学院图灵班）人工智能专业，目前人工智能有认知机理、人工智能理论等5个培养方向。2018年建立教育部人工智能协同创新中心，2019年成立人工智能系并开始人工智能专业本科招生。
西安电子科技大学的人工智能专业是国家一流本科专业，主要方向为智能算法设计、类脑感知与计算等领域，培养“智能+信息处理”为特色的人工智能领域专业人才。
（排名不分先后，仅为介绍顺序）
人工智能是什么
人工智能是什么？欢迎大家迈入人工智能的大门1.人工智能的定义2.人工智能的话题3.人工智能的四大技术分支4.人工智能的主要应用领域5.人工智能的三种形态5.1.弱人工智能到强人工智能有多难？5.2.弱人工智能的前进方式5.3.强人工智能到超级人工智能之路5.4.智能爆炸——强人工智能时代微信公众号同步欢迎大家迈入人工智能的大门人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当前全球最热门的话题之一，是21世纪引领世界未来科技领域发展和生活方式转变的风向标，人们在日常生活中其实已经方方面面地运用到了人工智能技术，比如网上购物的个人化推荐系统、人脸识别门禁、人工智能医疗影像、人工智能导航系统、人工智能写作助手、人工智能语音助手等等。目前有大量群体对人工智能的定义、原理、分类、应用产生了极大地兴趣，可是网上媒体发布的一些资料信息大多具有极强的偏向性和导向性，很少有客观全面的总结。在这里，我做了一个详细的“人工智能图解笔记”，从人工智能的定义、分类和发展路径等角度，给大家展示了一个全面的人工智能图谱。
1.人工智能的定义人工智能的定义主要有以下几种：
人工智能的一种定义：《人工智能，一种现代的方法》笔记：人工智能是类人思考、类人行为，理性的思考、理性的行动。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学。人工智能的发展，经过了孕育、诞生、早期的热情、现实的困难等数个阶段；人工智能的另一种定义：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支；人工智能是一门什么科学？：人工智能科学的主旨是研究和开发出智能实体，在这一点上它属于工程学。工程的一些基础学科自不用说，数学、逻辑学、归纳学、统计学，系统学、控制学、工程学、计算机科学，还包括对哲学、心理学、生物学、神经科学、认知科学、仿生学、经济学、语言学等其它学科的研究，可以说这是一门集数门学科精华的尖端学科中的尖端学科——因此说人工智能是一门综合学科。2.人工智能的话题人工智能的话题有且不限于以下几种：
我们总是把人工智能和电影想到一起：星球大战、终结者、2001：太空漫游等等，电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智能缺乏真实感；人工智能是个很宽泛的话题：从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑；我们日常生活中已经每天都在使用人工智能：生活中很多互联网工具已经是人工智能了，只是我们没意识到，或者已经习惯了而已。JohnMcCarthy在1956年最早使用的人工智能(ArtificialIntelligence)这个词，他总是抱怨“一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了。”；一些场景的弱人工智能例子：谷歌，一个巨大的搜索热人工智能；智能手机，弱人工智能系统；智能汽车，很多已经安装了控制汽油渗入，控制防抱死系统的电脑等；垃圾邮箱过滤器也是经典的弱人工智能。3.人工智能的四大技术分支人工智能的四大技术分支如下所示：
模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字、逻辑的关系等等）信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识，涉及到图像处理分析等技术；机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求；数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等等；智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法，例如我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等等。4.人工智能的主要应用领域人工智能的主要应用领域有哪些呢？
机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况、调整自己的动作来达到特定的目的；语音识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可进行处理的信息，如语音开锁（特定语音识别）、语音邮件以及未来的计算机输入等方面；图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，例如人脸识别、汽车牌号识别等等；专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库，相当于人脑具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。5.人工智能的三种形态人工智能具体有哪三种形态呢？
弱人工智能：弱人工智能(ArtificialNarrowIntelligence,ANI)是擅长与单个方面的人工智能，比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上存储数据，它就不知道怎么回答你了；强人工智能：强人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)，是人类级别的人工智能，强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能要难得多，我们现在还做不到。LindaGottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念，快速学习和从经验中学习等操作”。强人工智能在进行这些操作时，应该和人类一样得心应手；超人工智能：超人工智能(ArtificialSuperIntelligence,ASI)，牛津哲学家，知名人工智能思想家NickBostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科技创新、通识和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍，超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。5.1.弱人工智能到强人工智能有多难？弱人工智能已经实现了，强人工智能还有一段路要走。那么目前究竟遇到了哪些困难呢？
一个大困难：人类的大脑是我们所知宇宙中最复杂的东西，至今我们都还没完全搞清楚；可以简单解决的：可简单解决的造一个能在瞬间算出10位数乘法的计算器；目前比较难以解决的：选一个能分辨出一个动物是猫还是狗的计算机；已经成功的：造一个能战胜世界象棋冠军的电脑；还没做出来的：谷歌目前花了几十亿美元在做一个能够读懂六岁小朋友的图片书中的文字，并且了解那些词汇意思的电脑；逻辑容易感知难：一些我们觉得困难的事情——微积分，金融市场策略、翻译等等，对于电脑来说都太简单了；而且我们觉得容易的事情——视觉、动态、转移、直觉——对电脑来说太难了；计算机科学家DonaldKnuth：人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上还差得很远；人工智能的一个典型目标例子：要想达到人类级别的智能电脑，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，开心、放松、满足、满意、高兴这些类似情绪间的区别，以及为什么《布达佩斯大饭店》是好电影，而《富春山居图》是烂电影。5.2.弱人工智能的前进方式弱人工智能已经实现了，强人工智能还有一段路要走。那么目前究竟遇到了哪些困难呢？
第一步：增加电脑处理速度：要达到强人工智能，肯定要满足的就是电脑硬件的运算能力，如果一个人工智能要像人脑一般聪明，他至少要能达到人脑的运算能力。从人脑的发展速度来看，预计到了2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了；第二步：让电脑变得更智能：抄袭人脑，参考人脑范本做一个复杂的人工神经网络，科学界正在努力逆向工程人脑，来理解生物进化是怎么造出这个神奇的东西的，乐观的估计是我们在2030年之前能够完成这个任务，我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了；模仿生物演化，除了抄袭人了，也可以像制造飞机、模拟小鸟那样模拟类似的生物形式。不全部复制，包括部分人工的设计干预，因为人类主导的演化会比自然快很多很多，但是我们依然不清楚这些优势是否能使演化模拟成为可行的策略。让电脑来解决这些问题，如果抄学霸的答案和模拟学霸备考的方法都走不通，那就干脆让考题自己解答自己吧。这种想法很无厘头，却是最有希望的一种。总的思路是我们建造一个能进行两项任务的电脑——研究人工智能和修改自己的代码，这样他就不只能改进自己的架构了，我们直接把电脑变成了电脑科学家，提高电脑的智能就变成了电脑自己的任务，前期会很慢，但一旦上路，后面会飞速发展。5.3.强人工智能到超级人工智能之路从强人工智能到强人工智能，还有哪些需要改进和增强的地方呢？
发展的观点：总有一天，我们会造出和人类智能相当的强人工智能电脑。到了这个时候，人工智能不会停下来，考虑到强人工智能之于人脑的种种优势，人工智能只会在“人类水平”这个节点做短暂的停留，然后就会开始大踏步向超人类级别的智能走去；超级人工智能比人类牛逼的地方：硬件上，运算速度往着几何级的速度增长；容量和存储空间也会迅速提升，远超人类，而且不断拉开距离；可靠性、持续性，不会疲惫，能持续不断的思考；软件上，可编辑性、升级性，以及更多的可能性。和人脑不同，电脑软件可以进行更多的升级和修正，并且很容易做测试，另外一个则是集体能力，人类的集体智能是我们统治其它物种的重要原因之一，而电脑在这方面比我们要强得很多，一个运行特定程序的人工智能网络能够经常在全球范围内自我同步，这样一台电脑学到的东西会立刻被其它所有电脑学得，而电脑集群可以共同执行同一个任务，因为异见、动力、自利这些人类特有的东西未必会出现在电脑身上。5.4.智能爆炸——强人工智能时代如果强人工智能时代来临，地球将是一幅怎样的景象呢？
人类统治地球观：人类对于地球的统治教给我们一个道理——智能就是力量，也就是说一个超人工智能，一旦被创造出来，将是地球有史以来最强大的东西，而所有生物，包括人类都只能屈居于其下——而这一切有可能在未来几十年就发生。当一个超人工智能出生的时候，对我们来说，就像一个全能的上帝降临地球一般；递归的自我改进概念：一个运行在特定智能水平的人工智能，比如说脑残人类水平，有自我改进的机制，当它完成一次自我改进后，她比原来更加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平，而这个时候它继续进行自我改进，然而现在它有了爱因斯坦水平的智能，所以这次改进会比上一次更加容易，效果也更好。第二次的改进使它比爱因斯坦还要聪明很多，但它接下来的改进进步更加明显。如此反复，这个强人工智能的智能水平越长越快，直到它达到了超人工智能的水平——这就是智能爆炸，也是加速回报定律的终极体现；当人工智能达到人类水平：以下的情景可能会发生：一个人工智能系统，花了几十年时间到达了人类脑残智能水平，而这个节点发生的时候，电脑对于世界的感知大概和一个四岁小孩一般；而这个节点后一个小时，电脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理理论；而在这之后一个半小时，这个超人工智能变成了超人工智能，智能达到了普通人类的17万倍；科技大佬警惕人工智能的原因：现在很多科技大佬包括科学家都在提出警惕人工智能，要建立和完善法律法规，目的就是担心未来人类会因此毁灭。那些在我们看来超自然的只属于全能的上帝的能力，对于一个超人工智能来说，可能就像按下一个电灯开关那么简单，防止人类衰老、治疗各种不治之症、解决世界饥荒、甚至让人类永生、操纵气候来保护地球未来什么的，这一切都将变得可能，同样可能的是地球上所有生命的终结。微信公众号同步小编在这里通知大家，关注微信公众号“机器学习和人工智能”，干货多多~ 我们会定期推送Python编程，人工智能基础算法，学术界、工业界最新动态，让更多的人了解人工智能~ 欢迎扫描下方二维码关注哈~
什么是人工智能?人工智能有什么研究价值
在当代科学技术迅猛发展的时代，人工智能技术日渐成熟。不同人对人工智能的呼声大不相同。任何事物都有双面性，不可否认的事人工智能确实给人类带来了极大方便和生产效率。下面我们和福昕PDF一起来了解下什么是人工智能?人工智能有什么研究价值。
人工智能
什么是人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
人工智能
人工智能的研究价值
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。
2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.CWANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。
当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着(至少一类)创造力模式的学科。
人工智能
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